权重是什么？面向健康差异研究的复杂调查中受控结果差异的估计
统计方法学
2025-09-18 v2
摘要
本文聚焦于使用来自国家健康与营养检查调查（NHANES）的数据，估计种族间健康结果差异，具体为黑人和白人个体之间 telomere length（端粒长度）的平均受控差异（ACD）。为此，我们构建一个种族倾向得分，以正确调整其他社会决定因素，同时表征种族对端粒长度的受控效应。倾向得分方法在观察性数据中广泛应用，作为实现协变量平衡的工具，但在复杂调查中如何实施尚未充分研究——特别是当调查权重取决于比较中正在比较的群变量（如NHANES抽样方案取决于自报告种族）时。我们提出识别公式，以正确估计黑人和白人个体之间结果的ACD，并对协变量不平衡以及总体可推广性进行适当加权。通过大量仿真，我们展示了我们提出的方法在估计我们感兴趣的ACD时，在偏误、均方误差和覆盖率方面优于传统分析方法。在我们的数据中，我们发现，在考虑社会经济因素的混淆并利用适当的倾向得分和调查加权技术后，黑人和白人个体之间端粒长度差异的证据有所减弱。可实现这些方法的软件及可复现结果的代码，可在R软件包svycdiff中获得，该软件包通过综合R档案网络（CRAN）于cran.r-project.org/web/packages/svycdiff/，或在GitHub上开发版本于github.com/salernos/svycdiff/获取。
引用
@article{arxiv.2406.19597,
title = {What's the Weight? Estimating Controlled Outcome Differences in Complex Surveys for Health Disparities Research},
author = {Stephen Salerno and Emily K. Roberts and Belinda L. Needham and Tyler H. McCormick and Fan Li and Bhramar Mukherjee and Xu Shi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.19597},
year = {2025}
}